大家好，我最近几个月一直在开发一个情感营销平台，作为我的主要副项目。今天进行一个（非常）软启动，主要是因为我想用它来挑战我们对AI生成内容的思考（有些人称之为SLOP——请耐心听我讲）。
**PostKing的工作原理：**
我会创建一个你现有内容的统计模型——博客、社交媒体帖子、大学作业，任何你写过的东西。
它学习你的品牌声音、语调和定位——不仅仅是表面上的写作风格，而是你思考的实际方式。
生成的内容在任何渠道上都听起来像你，而不是普通的AI生成内容。
我从你的内容中提取这些特征：
**风格特征：**
- 功能词频率（the, a, and等）——标准化比率
- 词汇多样性：马修斯（类型-标记）、尤尔的K、辛普森指数
- 签名短语（TF-IDF）：
- 前10个二元组
- 前10个三元组
- 前15个独特词（长度 > 3）
**情感分析：**
- 总体得分
- 情感标记：快乐、悲伤、愤怒、恐惧、惊讶（标准化）
- 情感变化（句子级偏差）
**模式：**
- 搭配：频繁的双词组合（≥2次出现，前20名）
- 重复短语：三词短语（≥2次出现，长度 > 10，前10名）
- 结构模板：问题、感叹句、列表、引用
- 修辞：
- 隐喻密度（每句中的like/as/is指示词）
- 头韵频率（每句中相邻同字母开头的词）
- 排比实例（每句中重复的结构）
- 代指实例（每句中重复的句子开头）
这是一个简单的模型，但我希望它比大多数AI写作工具使用的“提示和祈祷”方法更好。从根本上说，我觉得大多数AI内容工具更注重数量而非真实性，这导致了恶性竞争。这种不对齐的情况促使我去开发这个工具。
由于这是一个软启动，语音训练算法仍在不断完善。你不会得到糟糕的输出，但你的输入内容越多样化，它捕捉细微差别的能力就越强。与此同时，我已经开放了免费的alpha账户，如果有人想用自己的品牌来测试。
如果你使用应用中的反馈链接，我很乐意为你提供更多的积分。
编辑：如果大家感兴趣，我很乐意分享更多关于语音保留的技术方法——这不仅仅是微调，还有很多上下文层面的工作。
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嘿，HN，
我们是Amin和Parsa，兴奋地向大家介绍DataKit，这是一个完全基于浏览器的数据分析平台，让您可以直接在浏览器标签页中处理大型数据集，无需服务器、无需设置，数据也不会离开您的设备。
- GitHub: [https://github.com/datakitpage/datakit](https://github.com/datakitpage/datakit)
- 在线演示: [https://datakit.page](https://datakit.page)
DataKit使用编译为WebAssembly的DuckDB，在客户端完全处理多达数十GB的数据集（CSV、Parquet、JSON、Excel）。您的数据保留在本地浏览器中，默认情况下不会上传到任何地方。
我们对必须在需要上传敏感数据的云工具和繁琐的本地设置之间做出选择感到沮丧，这些本地设置安装和维护起来都很麻烦。我们希望有一个只需在浏览器标签页中就能正常工作的解决方案，同时又具备真正的分析能力。
它的一些核心功能包括：
- 客户端处理大型文件（测试至约20GB），无需后端
- 完整的SQL接口，由DuckDB-WASM提供支持
- 通过Pyodide实现的数据科学工作流的Python笔记本
- 通过代理与远程数据源（Postgres、MotherDuck、S3）的可选连接
- 一个仅能看到模式和元数据的AI助手——从不接触原始数据
许可：DataKit采用AGPL许可，企业使用可提供商业许可证。
在过去几个月中，我们将DataKit作为一个副项目进行开发，非常希望得到您的反馈：
- 您遇到的性能瓶颈
- 您工作流中需要的功能
- 对全客户端架构与混合方法的看法
感谢您关注我们，我们很乐意回答任何问题。
— Amin & Parsa
我们是Carolina Cloud——以约1/3的成本提供托管数据科学基础设施，远低于AWS的费用。
今年早些时候，我离开了我的工作，因为看到许多公司因不需要超大规模复杂性的工作负载而被云账单压垮。以下是我之前工作的一些例子：
- 基本的16 vCPU虚拟机每月$1000
- 高内存实例每月$50000
- 笔记本平台的启动-停止执行每月超过$1000
我们为需要强大计算能力但又不想承受高昂费用的数据科学家和小团队构建了Carolina Cloud。我们的优势在于：如果你正在运行虚拟机、笔记本或RStudio，并且没有深度依赖AWS/Azure/GCP服务生态系统，我们可以为你节省大量费用。
我们提供的服务包括：
- 标准的Ubuntu虚拟机
- 一键式Marimo笔记本
- 一键式RStudio服务器和Shiny托管
- 兼容S3的对象存储（即将推出）
- 最短2周的预付折扣
- 位于北卡罗来纳州夏洛特的SOC2认证、符合HIPAA标准的数据中心
简单的定价：$0.005/vCPU/小时，$0.005/GiB RAM/小时，以及$0.0001/GiB热存储/小时，基于AMD EPYC Turin处理器。一个32 vCPU、128GB RAM的实例每月约$240，而在AWS上则超过$800。
我们并不是想复制每一个AWS服务——如果你需要Lambda + Secrets Manager + S3和预签名URL，还是继续使用AWS吧。但如果你是一个进行回测的对冲基金、一个分析基因组数据的生物科技团队，或者一个只需要强大虚拟机而不想面对意外出站费用的研究人员，我们的价格仅为1/3。
欢迎访问console.carolinacloud.io，乐意回答关于我们基础设施、定价或我们为何认为基于自有硬件的区域云还有发展空间的问题。
我在寻找一款价格实惠的智能手表，最好是可以进行修改的。理想情况下，我只想设置一个自定义的背景图像，并锁定或禁用所有其他智能功能，特别是游戏之类的功能。而且希望价格足够便宜，这样当我的孩子不可避免地弄丢或弄坏它时，我就不会为浪费的钱而感到心痛。